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          阅读关于冠状病毒的最新动态 哈佛大学。对于海洋特定的更新,请访问 SEAS & FAS Division of Science: Coronavirus FAQs

          学生简介

          研究生简介:费利克斯·贡达

          皇冠体育app家使用的电子游戏开发方面的专长,以简化神经科学研究

          Felix Gonda

          视频游戏开发者出身的研究员费利克斯·贡达借鉴他的经验的工作在“麦登橄榄球” 开发用户友好的工具,可以简化复杂的神经科学研究。

          在实验室 汉斯皮特·菲斯特皇冠体育app的一个王教授 皇冠体育app。工程与应用科学的学校保尔森 (海洋),他是用人工智能来帮助生物学家更好地了解神经元数十亿的是人脑内部互连。

          贡达,皇冠体育app博士学位候选人在海洋和  艺术和科学研究生院,在连接组学解决复杂的过程,一个领域,使用机器学习和计算机视觉构建展示突触和神经元如何在大脑中连接数字分割。

          他的研究在归零校对上的问题。

          “在校对,自动过程提取物的神经元和突触,在这种情况下,可以被用来构建的曲线图。但问题是,自动化是永远不会完美。我们不希望自动化错误传播到生物学家,所以我们有一个人谁最终图形和自动化之间坐着他们修复的错误,”贡达解释。 “但如果你有一个有2个十亿突触分割,每一个都可以独立检查,实际上是不可能做到这一点。”

          所以贡达使用他的视频游戏开发专长,游戏化的校对过程中,创建工具,可以使成百上千的普通民众来协同修复百万错误。

          “但你必须建立一个工具,使得人们不觉得无聊。它必须是有趣的,一些人会想花时间,”他说。 “如果我建的很对,我们甚至可以招收高中学生,他们可以使用该工具来加速校对过程。”

          他的创新工作,他被任命为之一六 未来在计算联盟研究员领导。该奖学金由中央对少数民族和残疾人它和谷歌提供的研究,提供了$ 25,000奖励为他的研究。

          Proofreading of neuron reconstructions and synaptic connections

          校对神经重建和来自黑腹果蝇大脑[*]的输出部分突触连接。这个图像是由费利克斯·贡达开发出一种新的校对工具呈现。

          *果蝇的原始数据来自janelia研究农场,是公开的研究。

          徐℃。秒。等。人成年的连接组果蝇中央脑。 biorxiv (2020年)。 

          网址: //www.biorxiv.org/content/early/2020/01/21/2020.01.21.911859

          获得该奖项的是震撼人心的贡达,谁从来没有想到他会成为一个研究员。

          他被介绍给皇冠体育app在读高中,并通过具体的计算方式可以改变世界很快就被吸引。

          在16岁时移民到从苏丹继美国之后,贡达就读于爱荷华州北部,在那里他学习皇冠体育app和数字电子的大学。他痴迷于在复杂的算法所扮演的角色着迷的数学,但它是在他的空闲时间,而不是他的课程作业,他发现他的未来之路的启示。

          他和他的朋友花了很多时间玩电子游戏,而作为贡达更多地了解他背后最喜欢的游戏复杂的皇冠体育app,他决定是现场为他。

          毕业后,他加入了梦工厂互动,他在那里工作的游戏为“潮blox的”拼图视频游戏为任天堂的Wii。

          因为你将工作与动画,并学习如何将其整合“游戏本身是非常有趣的。并试图看到字符是关系到在游戏中的主力球员,这是非常有趣的整个物理学,”他说。 “我得到了很多满意的不再看到其他人在玩游戏,我帮助建立的。”

          从那里,贡达搬到EA SPORTS,他在那里“劲爆”工作 和“FIFA” 特许经营权。

          在EA SPORTS的工作是非常不同的,因为游戏人物涉及人类,必须和交互控制的AI角色。使这些相互作用无缝的方式发生是一个复杂的挑战,他说。

          “建设一个游戏的整个过程可以是有点乏味,”他说。 “举例来说,如果你让一个修补程序,您必须一遍又一遍的测试所有的部件,因为你的变化可能最终破坏别人的变化。”

          贡达寻求一种方法,将更多的创意,并初步计划在攻读MBA,但他探索研究的机会,他发现了连接组学的复杂性太扣人心弦错过。他找到了一个非常适合他的海洋视觉计算组别出心裁。

          他依靠创意为他解压神经科学数据集,它们几乎是太庞大包裹胸臆四周。使校对过程更容易,他正在开发的算法,它可以识别可能的错误点,因此用户将只专注于特定区域而不是整个数据集。

          而他的数据搏斗,他还必须知道,他的建筑工具将通过多个用户同时,这需要独特的发展考虑使用。

          它很容易在一天到一天的挑战,陷入了下来,但贡达继续由来自看到他使用的工具创建人满意的驱动。

          他还喜欢用自己的技能去帮助别人。因为在哈佛到达,贡达已辅导和辅导在剑桥rindge和拉丁学校,并通过enroot高中生,希望能继续为毕业后回。

          展望未来,他是否奉行启动或继续研究,他计划继续让他的好奇心带路。

          “我必须在我能将我的创造力的环境,”他说。 “我真的要产生自己的想法,看到他们通过从开始到结束。”

          记者联系

          亚当zewe | 617-496-5878 | azewe@seas.harvard.edu

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